L'intelligence artificielle sans intelligence des données est artificielle

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Avez-vous déjà vu un robot aspirateur au travail ? C'est amusant au début et cela devient de plus en plus ennuyeux à mesure que vous voyez qu'il manque une tache de saleté que vous voulez qu'il nettoie. Les perspectives de l’intelligence artificielle sont les mêmes. Il peut automatiser les tâches de routine et offrir une valeur réelle significative ; mais si vous ne faites pas attention, vous pourriez passer la plupart de votre temps à heurter le même mur à plusieurs reprises ou à vous retrouver coincé dans un enchevêtrement de câbles pour la 20e fois. Malheureusement, il est prouvé que les entreprises passent plus de temps à lutter contre cela qu'à tirer de la valeur de l'IA :

• 84 % des clients se soucient de la qualité des données utilisées pour alimenter leurs algorithmes.
• 86% des entreprises déclarent ne pas exploiter pleinement les données.
• 74 % des personnes interrogées ont déclaré que leur environnement de données est très complexe, ce qui limite leur flexibilité.

Comme un robot aspirateur, la clé pour obtenir de bons résultats est de le ranger d'abord. L’IA utilise des mathématiques complexes et une puissance de calcul avancée pour produire des résultats, mais ce sont les données qui sont à l’origine de toutes les mathématiques sophistiquées et du matériel coûteux. Les données sont la bouée de sauvetage de l’intelligence artificielle. Si la gestion des données ne peut être bien maîtrisée, l’intelligence artificielle ne pourra pas produire de résultats positifs.

Les entreprises sont passées du modèle traditionnel sur site, où les données étaient stockées dans des bases de données gérées sous des applications métier telles que l'ERP, à un modèle où les applications sont à la fois dans le cloud et sur site. Les données proviennent désormais de sources moins structurées (par exemple les réseaux sociaux, les blogs, les capteurs). Le résultat est un paysage de données de plus en plus complexe. Cette complexité s'accompagne d'une pléthore de nouveaux outils pour aider à gérer tous les nouveaux types, formats et emplacements de données .

Gérez de grandes quantités de nouvelles données pour alimenter l'intelligence artificielle

Alors que les entreprises tentent de suivre ce torrent de nouvelles données, l'idée d'un lac de données en tant que référentiel unique pour toutes les données en vue d'une utilisation ultérieure devient populaire, ce qui entraîne plus d'outils et de techniques. Bientôt, un fossé est apparu entre les données hautement gérées des systèmes informatiques d’entreprise et les pools de données à grande échelle, mais souvent incontrôlés, et les flux de données provenant de blogs, de journaux système, de capteurs, d’appareils IoT et bien plus encore. Mais l’IA doit être connectée à toutes ces données, ainsi qu’aux sources de données image, vidéo, audio et texte. Le simple fait d’essayer de gérer toutes ces connexions nécessite plusieurs outils déconnectés et fragmentés. Jusqu'à maintenant.

Nouvelle solution cloud complète qui fait évoluer l'IA dans toute l'entreprise en gérant trois éléments clés

• Les données dont vous avez besoin, peu importe où elles se trouvent ou ce qu'elles sont
• Les équipes de science des données veulent des outils et des cadres utilisés pour concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique
• Déployez l'apprentissage automatique à l'aide de conteneurs cloud pour pouvoir déployer, gérer et automatiser rapidement le cycle de vie de bout en bout de l'intelligence artificielle à grande échelle

L'intelligence artificielle est un travail d'équipe et nécessite les éléments suivants Coordination et collaboration entre :

• Utilisateurs professionnels qui comprennent les besoins de l'organisation et de ses clients
• Ingénieurs de données qui comprennent l'emplacement et la structure des données
• Équipes de science des données qui comprennent comment tirer parti des données
• Soutenir leur équipe informatique et DevOps

Chaque Un membre de votre équipe d'IA doit être capable de travailler en collaboration pour une productivité et une vitesse maximales, grâce à un logiciel. Le logiciel dispose d'outils intégrés pour la gouvernance, la gestion des métadonnées et la transparence de l'apprentissage automatique afin que vous puissiez garantir que les résultats du travail acharné des membres de votre équipe sont expliqués, compris et fiables

Créez une chaîne d'assemblage d'IA

Tout comme le Tout comme elle a été pilotée par les chaînes d’assemblage pour la fabrication physique, la quatrième révolution industrielle sera pilotée par les chaînes d’assemblage de l’IA  : les capacités créatives de l’IA seront décomposées en parties spécialisées rassemblées par des processus métier et automatisées à grande échelle. De cette manière, les organisations peuvent extraire une valeur maximale de leurs actifs de données et offrir la meilleure expérience à leurs consommateurs et clients.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!